Modulbeschreibung

Artificial Intelligence for 3D Model Detection

Kurzzeichen:
M_VP_22802
ECTS-Credits:
15
Leitidee:
  • Understanding of 3D model data structures and its design processes.
  • Know how to analyze and deconstruct 3D models that will be used as inputs for machine learning.
  • Ability to implement neural networks using existing frameworks to recognize 3D models.
  • Ability to evaluate and compare different algorithms and models with regard to efficiency and effectivity.
Modulverantwortung:
Frei Norbert
Standort (angeboten):
Waldau St.Gallen
Zusätzliche Eingangskompetenzen:

Digital Image Processing, Geometry, Computer Vision, Visual Computing, Computer Graphics or an equivalent class. Experience in C/C++ and Python programming language. Knowledge in machine learning algorithm.

Modultyp:
Wahlpflicht-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_08 (BU)(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Fachliche Vertiefung (MSE-FachV)
Wahlpflicht-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_13 (BU)(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Fachliche Vertiefung (MSE-FachV)
Wahlpflicht-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_16 (BU)(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Fachliche Vertiefung (MSE-FachV)
Wahlpflicht-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_08 (BU)(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Fachliche Vertiefung (MSE-FachV)
Wahlpflicht-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_13 (BU)(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Fachliche Vertiefung (MSE-FachV)
Wahlpflicht-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_16 (BU)(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Fachliche Vertiefung (MSE-FachV)
Wahlpflicht-Modul für Technik und IT MSE_20(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Fachliche Vertiefung (MSE-FachV)
Modulbewertung:
Note von 1 - 6

Leistungsnachweise und deren Gewichtung

Während der Unterrichtsphase:

Im Kurs "Artificial Intelligence for 3D Model Detection“ wird ein Projekt mittels Bericht und Präsentation bewertet. Im Kurs "Stochastic Modelling“ wird eine Prüfung geschrieben.

Bewertungsart:
Note von 1 - 6
Gewichtung:

Im Kurs "Artificial Intelligence for 3D Model Detection“ wird ein Projekt mittels Bericht und Präsentation (Gêwciht 80%) bewertet. Im Kurs "Stochastic Modelling“ wird eine Prüfung (Gewicht 20%) geschrieben.

Bemerkungen:

Inhalte

Angestrebte Lernergebnisse (Abschlusskompetenzen):
  • Familiar with the main working tools and concepts of stochastic modelling.
  • Ability to explain properties and limitations of stochastic processes as a modelling tool for noisy systems.
  • Ability to create model and analyze simple random phenomena using stochastic models.
Modul- und Lerninhalt:
  • Probability review: random variables, conditional probabilities, theorem of large numbers, central limit theorem.
  • Introduction to discrete and continuous stochastic processes.
  • Discrete, continuous and hidden Markov Chains.
  • Bernoulli, Poisson, Gaussian Processes, Brownian motion, white and coloured noise.